Взаимная корреляция

Что такое взаимная корреляция?

Взаимная корреляция — это измерение, которое отслеживает движения двух или более наборов данных временных рядов относительно друг друга. Он используется для сравнения нескольких временных рядов и объективного определения того, насколько хорошо они совпадают друг с другом и, в частности, в какой момент происходит наилучшее совпадение.

Взаимная корреляция также может выявить любые периодичности в данных.

Понимание взаимной корреляции

Взаимная корреляция обычно используется при измерении информации между двумя разными временными рядами. Возможный диапазон коэффициента корреляции данных временного ряда составляет от -1,0 до +1,0. Чем ближе значение взаимной корреляции к 1, тем более идентичны наборы.

Инвесторы и аналитики используют взаимную корреляцию, чтобы понять, как цены двух или более акций или других активов взаимодействуют друг с другом. Это особенно важно для корреляционных сделок, таких как дисперсионные стратегии и парная торговля.

Прежде всего, взаимная корреляция используется в управлении портфелем для измерения степени диверсификации среди активов, содержащихся в портфеле. Инвесторы увеличивают диверсификацию своих активов, чтобы снизить риск больших потерь. То есть цены двух технологических акций могут двигаться в одном и том же направлении большую часть времени, в то время как акции технологических и нефтяных компаний могут двигаться в противоположных направлениях. Взаимная корреляция помогает инвестору более точно определять модели движения.

Взаимная корреляция может измерять только закономерности исторических данных. Он не может предсказать будущее.

Формула взаимной корреляции

В простейшей версии его можно описать в терминах независимой переменной X и двух зависимых переменных Y и Z. Если независимая переменная X влияет на переменную Y и они положительно коррелированы,. то по мере роста значения X стоимость Ю.

Если то же самое относится к взаимосвязи между X и Z, то по мере роста значения X будет расти и значение Z. Можно сказать, что переменные Y и Z взаимно коррелированы, поскольку их поведение положительно коррелирует в результате каждое из их индивидуальных отношений к переменной X.

Как используется взаимная корреляция

Фондовые рынки

Взаимную корреляцию можно использовать для получения представления об общей природе более крупного рынка. Например, еще в 2011 году различные секторы S&P 500 демонстрировали степень корреляции 95%.

Это означает, что все сектора двигались практически синхронно друг с другом. Было трудно выбрать акции, которые превзошли рынок в целом в тот период. Также было трудно выбрать акции в разных секторах, чтобы увеличить диверсификацию портфеля. Инвесторы должны были смотреть на другие типы активов,. чтобы помочь управлять рисками своего портфеля.

С другой стороны, высокая рыночная корреляция означала, что инвесторы могли покупать акции индексных фондов,. чтобы получить доступ к рынку, а не пытаться выбирать отдельные акции.

Управление портфелем

Взаимная корреляция используется в управлении портфелем для измерения степени диверсификации активов, содержащихся в портфеле. Современная теория портфеля (MPT) использует меру корреляции всех активов в портфеле, чтобы помочь определить наиболее эффективную границу. Эта концепция помогает оптимизировать ожидаемую доходность при определенном уровне риска.

Включение активов, которые имеют низкую корреляцию друг с другом, помогает снизить общий риск в портфеле. Тем не менее, взаимная корреляция может меняться со временем. Она также может быть измерена только исторически. Два актива, имевшие высокую степень корреляции в прошлом, могут стать некоррелированными и начать двигаться отдельно. Это, по сути, один из недостатков MPT. Он предполагает стабильную корреляцию между активами.

Особенности

Взаимная корреляция используется для отслеживания сходства в движении двух факторов во времени.
Диверсификация портфеля требует выбора акций и других активов, которые движутся в противоположных направлениях, чтобы хеджировать убытки.
Инвесторы в акции используют его, чтобы определить степень, в которой две акции движутся в тандеме.